III.8Договоры, юридическая работа и compliance

OmegaW10 — слитая с помощью mergekit методом SLERP языковая модель на архитектуре Mistral. Она объединяет ClaudioItaly/TopEvolutionWiz и Eric111/Yarn-Mistral-7b-128k-DPO; репозиторий содержит веса в формате safetensors, указанный размер — 7,1 млрд параметров, нативный контекст — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста, в том числе диалогов и развёрнутых ответов на вопросы.

OmniBeagleMBX-v3-7B — объединённая модель для генерации текста и диалогов, созданная с помощью LazyMergekit на основе mlabonne/OmniBeagle-7B и flemmingmiguel/MBX-7B-v3. В основе лежит плотная архитектура MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров; модель распространяется в формате safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст, поэтому подходит для диалоговых систем и других сценариев языковой генерации. В README указано, что веса объединены методом slerp с настройками для слоёв self-attention и MLP. Репозиторий использует лицензию CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Dohyeon1/Qwen3-30B-A3B-HC-SMoE-ngroups64 — языковая модель для генерации текста, опубликованная на Hugging Face в формате, совместимом с библиотекой Transformers. По метаданным она относится к семейству Qwen3 и использует архитектуру Mixture-of-Experts; название модели также указывает на разреженную MoE-конфигурацию с 64 группами экспертов. Модель предназначена для генерации продолжений текста, диалоговых ответов, черновиков и других текстовых материалов. Она поддерживает контекст длиной до 40960 токенов и имеет 2,6 млрд параметров по метаданным, что делает её пригодной для локального или серверного развёртывания при наличии соответствующих вычислительных ресурсов. В README отсутствуют сведения о разработчике, языках обучения, лицензии, обучающих данных, результатах оценки и специальных ограничениях. Поэтому перед использованием в продуктивных сценариях необходимо самостоятельно проверить качество на целевых данных, безопасность ответов и условия распространения модели.

SynthIA-7B-v1.3-dare-0.85-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная MaziyarPanahi объединением mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и uukuguy/SynthIA-7B-v1.3-dare-0.85 методом SLERP. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и ответов в диалоговом формате. Модель принимает текст и выдаёт текст; контекст составляет до 32 768 токенов. Её можно применять для чат-ботов, ответов на инструкции, черновиков и суммаризации текста. В карточке указана лицензия Apache-2.0. README не приводит сравнительных оценок качества или подробных ограничений, поэтому результаты следует проверять на целевых задачах.

T3qm7xNeuralsirkrishna_ShadowOgno — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/ShadowOgno-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

WildMBXMarconi-SLERP-7B — слитая модель генерации текста семейства Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из BarryFutureman/WildMarcoroni-Variant1-7B и flemmingmiguel/MBX-7B. Слияние выполнено методом SLERP; модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста по запросу и диалогового взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая показатели на тестах AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag.

Beaglake-7B — диалоговая модель генерации текста, созданная shadowml путём слияния shadowml/BeagleX-7B и macadeliccc/WestLake-7B-v2-laser-truthy-dpo с помощью LazyMergekit и метода SLERP. Это плотная причинно-языковая модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; веса представлены в формате safetensors и сохранены в bfloat16. Модель предназначена для диалога и генерации ответов на текстовые запросы. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_Experiment26Experiment26 — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment26Experiment26-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, принимающая текст и поддерживающая контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений текста и ответов на текстовые запросы. Карточка не описывает специализацию по языкам или предметным областям, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения. Весовые файлы представлены в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Experiment28M7_Experiment29Pastiche — объединённая модель для генерации текста, созданная путём слияния automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment29Pastiche-7B. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Веса представлены в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Experiment28T3q_Experiment28Experiment24 — объединённая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral для генерации текста. Она создана путём слияния моделей automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Experiment28Experiment24-7B и содержит 7,1 млрд параметров. Модель подходит для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстовых запросов. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. В репозитории используются веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_Strangemerges_32Ogno — объединённая языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Strangemerges_32Ogno-7B; веса доступны в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для диалогов, написания черновиков и продолжения текста. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. В метаданных указана лицензия Apache-2.0.

princeton-nlp/gemma-2-9b-it-DPO — авторская DPO-версия Gemma 2, дообученная командой Yu Meng, Mengzhou Xia и Danqi Chen из Princeton NLP на наборе предпочтений princeton-nlp/gemma2-ultrafeedback-armorm. Это плотная причинная языковая модель на 9 млрд параметров для диалога и генерации текста; она принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые ответы. Контекст модели составляет 8192 токена. Модель основана на google/gemma-2-9b-it и использует лицензию Gemma. DPO-настройка предназначена для улучшения соответствия ответов предпочтениям людей. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы, написания и редактирования текста, а также суммаризации. В опубликованной таблице оценок она превосходит базовую Gemma 2 9B IT по ряду показателей, включая AE2 и AlpacaEval 2, но результаты зависят от набора данных и протокола оценки. Для запуска доступны веса в формате safetensors; метаданные указывают поддержку Transformers и интерфейс диалога. Следует учитывать, что модель унаследовала ограничения базовой Gemma и может выдавать неточные или предвзятые ответы; README не приводит отдельного перечня таких ограничений.

IridiumLlama-72B-v0.1 — языковая модель с архитектурой Llama, созданная leafspark путём слияния Qwen2-72B-Instruct, calme2.1-72b и magnum-72b-v1 с помощью model_stock. Модель содержит 71,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и принимает текст для генерации текста; заявленная длина контекста — около 32 тысяч токенов. Карточка отмечает разговорный режим и описывает сочетание выразительной прозы Magnum с возможностями Calme. Модель подходит для диалогов, генерации связных текстов и задач, решаемых инструктивными языковыми моделями. Веса размещены в формате safetensors и рассчитаны на использование с Transformers; для запуска в исходном виде README указывает около 150 ГБ свободного места и VRAM. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с карточкой модели и лицензиями компонентов.

ETRI xainlp team разработала текстовую генеративную модель на архитектуре Llama с 12,9 млрд параметров. В основе лежит meta-llama/Llama-13b-hf; модель дообучена на 650 тыс. примеров для следования инструкциям, затем на 280 тыс. примеров LIMA и на 90 тыс. примеров предпочтений пользователей с применением DPO и LoRA. Модель принимает текст и генерирует текст, поэтому подходит для диалоговых сценариев и выполнения инструкций. Длина контекста составляет 4096 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/mamba-gpt-7b-v2-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая модель генерации текста, полученная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и CobraMamba/mamba-gpt-7b-v2 методом SLERP. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; репозиторий предоставляет веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и выполнения инструкций на входном тексте. Заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. Карточка не сообщает отдельные результаты оценки качества или специальные гарантии поведения после слияния.

MeliodasPercival_01_ShadowNeuralsirkrishna — объединённая модель для генерации текста на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/ShadowNeuralsirkrishna-7B и предназначена для генерации текста и диалогов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Длина контекста составляет до 32 768 токенов; файлы весов представлены в формате safetensors. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0.

MeliodasPercival_01_T3qT3qm7 — объединённая модель Mistral для генерации текста, созданная на основе automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/T3qT3qm7-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

cloudyu/mistral_11B_instruct_v0.1 — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral с 48 слоями и 10,6 млрд параметров. Автор карточки сообщает, что модель дообучена методом SFT на vicgalle/alpaca-gpt4; формат примера использует инструкцию, входные данные и ожидаемый ответ. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Она принимает текст и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — CC BY 4.0. Карточка не приводит оценок качества или подробных ограничений применения, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.

IlyaGusev/saiga_mistral_7b_merged — объединённая версия модели семейства Mistral, предназначенная для генерации текста. По метаданным это плотная авторегрессионная модель MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. В README указано, что существуют версии GGUF и квантизации TheBloke, но данный репозиторий содержит веса PyTorch. Модель ориентирована на русскоязычные запросы; метаданные связывают её с русскоязычными наборами инструкций и диалогов. Её можно использовать для ответов на вопросы, диалогов и выполнения текстовых инструкций на русском языке. Лицензия — Apache-2.0. README не раскрывает, какие именно модели были объединены и как выполнялось слияние.

Модель sfm_filtered_e2e_alignment-1k_2k_3k_4k_5k_weightedavg_merge — объединение предобученных языковых моделей, созданное с помощью mergekit и метода Linear. В качестве базовой при слиянии использована контрольная точка global_step5000; также включены контрольные точки global_step1000, global_step2000, global_step3000 и global_step4000 из серии filtered_e2e_alignment. Это плотная авторегрессионная модель семейства GPT-NeoX с 8,8 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст; максимальная длина контекста составляет 16 384 токена. Модель распространяется в формате safetensors и работает через Transformers. Карточка не сообщает о специальных прикладных областях или языках, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения. Лицензия и конкретные ограничения качества в предоставленных данных не описаны.

T5Gemma-9B-9B-UL2-IT — англоязычная instruction-tuned модель Google из семейства T5Gemma. Это encoder-decoder модель типа text-to-text с 9 млрд параметров в энкодере и 9 млрд в декодере, созданная на основе google/t5gemma-9b-9b-ul2 с адаптацией при помощи UL2. Модель работает с текстом и доступна через Transformers; её веса опубликованы в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям: ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений, создания черновиков писем, маркетинговых текстов, сценариев и стихов. Энкодер также можно использовать для задач понимания текста и классификации, хотя основная задача в метаданных — text-generation. Карточка описывает модель как исследовательскую разработку семейства T5Gemma, но допускает применение для генерации и суммаризации. Возможны ошибки и устаревшие факты, трудности с неоднозначностью, нюансами языка и сложными открытыми запросами; ответы могут отражать смещения обучающих данных. Лицензия — Gemma; использование должно соответствовать условиям лицензии и политике запрещённого использования Gemma.

fradinho/world-llama2 — объединённая диалоговая языковая модель на архитектуре Llama с 6,6 млрд параметров. Она создана методом task arithmetic с помощью mergekit из LargeWorldModel/LWM-Text-Chat-1M и NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf; веса сохранены в формате safetensors, исходная точность — bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов. Заявленная длина контекста составляет 1 048 576 токенов, что позволяет обрабатывать длинные текстовые запросы и документы. В карточке базовая диалоговая модель описана как англоязычная; отдельные языковые возможности итогового объединения не уточняются. Модель распространяется по лицензии MIT. Карточка не приводит сравнительных оценок качества или специальных мер безопасности; результаты на длинном контексте и в других языках могут зависеть от сценария применения.

MaziyarPanahi объединил модели mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и uukuguy/zephyr-7b-alpha-dare-0.85 методом SLERP с настройкой весов для слоёв self-attention и MLP. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста по инструкциям. Распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. В предоставленной карточке не приведены оценки качества объединённой версии или сведения о конкретных языках; характеристики базовой модели не гарантируют аналогичное качество после слияния.

AlloyingotneoyExperiment26-7B — объединённая Maxime Labonne модель генерации текста на базе архитектуры Mistral. Она создана методом DARE-TIES из nlpguy/AlloyIngotNeoY и yam-peleg/Experiment26-7B; в метаданных базовой моделью также указана yam-peleg/Experiment26-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, веса представлены в safetensors, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста. Доступные сведения не описывают отдельные специализированные сценарии или языки, поэтому её можно характеризовать как текстовую модель общего назначения. Указанная лицензия — Apache-2.0. Карточка не содержит оценок качества или подробных ограничений применения.

Experiment28M7_PasticheAlloyingotneoy — слитая модель для генерации текста, созданная объединением моделей automerger/Experiment28M7-7B и automerger/PasticheAlloyingotneoy-7B. Она построена на плотной архитектуре Mistral с классом MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Контекст достигает 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0.

Experiment28T3q_OgnoShadow — объединённая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/OgnoShadow-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в диалоговых и других текстовых приложениях.

declare-lab/flan-alpaca-xxl — модель T5ForConditionalGeneration семейства T5 с 5,8 млрд параметров, дообученная авторами репозитория на инструкционных данных Flan и Alpaca. Она предназначена для выполнения текстовых инструкций и генерации ответов на широкий круг запросов; карточка демонстрирует генерацию текста по простому запросу. Модель принимает текст и выдаёт текст. Для обучения использовались коллекция Flan и синтетические инструкции Alpaca. Разработчики позиционируют подход как доступный способ получить инструкционно настроенную модель, а метаданные указывают датасет tatsu-lab/alpaca. Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели second-state/gpt-oss-120b-GGUF на Hugging Face совпадает с карточкой egoriow/gpt-oss-120b-GGUF, поэтому описание составлено по ней. egoriow/gpt-oss-120b-GGUF — квантованная в формате GGUF версия модели openai/gpt-oss-120b, размещённая egoriow. Это разговорная текстовая модель для генерации ответов и ведения диалога; README указывает на запуск через LlamaEdge, а метаданные отмечают поддержку чата и архитектуру GPT-OSS типа MoE. В метаданных указаны 2,1 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Репозиторий содержит варианты GGUF и GGUF F16; лицензия — Apache-2.0. Карточка называет исходной моделью openai/gpt-oss-120b, но конкретные характеристики качества и ограничения применения не описывает.

Inex12T3qm7xp-7B — автоматически объединённая языковая модель, созданная Maxime Labonne на основе MSL7/INEX12-7b и nlpguy/T3QM7XP. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалоговых ответов; заявленная длина контекста составляет до 32 768 токенов. Для объединения использован метод DARE-TIES с плотностью 0,53 и весом 0,6 для nlpguy/T3QM7XP; веса представлены в формате safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или результатов тестирования.

kromvault выпустил L3-Horizon-Anteros-Ara-v0.1-9B — объединённую модель для генерации текста и диалогов. Она построена на архитектуре Llama с плотной моделью причинного языкового моделирования и содержит 8,4 млрд параметров; максимальный контекст — 8192 токена. Модель создана методом Della с помощью mergekit: в качестве базовой использована parts/anterosara.b, в объединение также включена parts/anterosara.c. Вес модели сохранён в формате safetensors, тип данных при объединении — bfloat16. Метаданные указывают библиотеку Transformers и возможность чата. Лицензия в предоставленных данных не указана.